控制理论与应用杂志

控制理论与应用杂志2024年第8期

• 基于数字列表分发的量子检测拜占庭协议设计与分析

  颜世露,张俊勃,齐洪胜,崔巍

  量子科技有望赋能区块链技术, 提升区块链共识机制的安全性能. 根据是否存在诚实独立的量子源设备,本文提出了两种可用于多个节点的高成功率的数字列表分发方法, 并进一步提出了一种新的基于数字列表分发的量子检测拜占庭协议. 4个节点的共识示例验证了提出的协议符合检测拜占庭协议的条件. 最后通过分析和比较说明了提出的协议具有较好的实用性和安全性. 与其他协议相比, 本文提出的共识协议不仅能用于解决包含多个节点的区块链系统对多比特数据进行共识的问题, 并能在共识过程中应对任意多恶意节点的攻击, 提高了区块链系统的安全性

• 拜占庭攻击下基于以太坊的智慧工厂安全防御策略

  杨宪棋,高庆,吕金虎,张春阳,王爽

  针对拜占庭攻击下智慧工厂的防御问题, 本文提出了一种基于以太坊的安全机制. 首先, 本文提出一种基于参考圆的层级信息流动机制. 在该机制下, 系统将节点分为普通节点与关键节点, 占多数的普通节点通过对占少数的关键节点的作恶概率进行评估, 降低恶意关键节点作恶的成功率. 其次, 本文提出信誉驱动的贝叶斯推理方法作为普通节点评估恶意关键节点行为的凭据, 通过综合考虑节点的信誉与节点间的物理距离等因素, 提高评估准确率. 最后, 本文使用协作机械臂作为仿真场景验证所提出方法的可用性与有效性.

• HQIOTA：基于 IOTA 的高质量共识机制

  胡倩,陈杨杨

  物联网应用(IOTA)作为一种经典的基于有向无环图而非链式结构的区块链系统, 由于采用置信度共识方式导致交易确认依赖中心节点, 并且难以及时发现交易冲突. 为此, 本文提出一种基于时间切片的设计方法, 通过规定在每个时间片结束时由内部节点检查并同步当前交易子图, 设计了一种high quality IOTA(HQIOTA)共识机制.在交易确认中, 通过设计内部节点自适应调节控制替代了原有的外部规定阈值的转变. 进而能及时发现并删除矛盾交易, 解决了交易冲突不敏感的问题. 本文基于概率分布模拟的网络环境进行实验, 结果表明HQIOTA能比IOTA更快发现交易冲突并且更灵活地进行交易确认.

• 采纳区块链技术的两级供应链信息共享博弈

  潘俊林,罗海燕

  针对中小型供应链成员是否建立基于区块链技术的信息共享平台以及建立后的价值问题, 考虑消费者的质量和价格敏感, 分析了由零售商主导并包含两个地位不等的制造商的供应链中基于区块链技术的信息共享问题.本文分别构建传统合作模型、基于区块链技术的信息共享短期模型和长期模型, 探讨不同模式下的供应链价值和模式选择. 结果表明: 短期而言, 建立基于区块链技术的信息共享平台会扩大制造商之间的地位差距, 致使强者愈强而弱者愈弱, 零售商的利润会受损. 长期而言, 信息共享带来的质量努力效应会缩小制造商之间的差距并增加利润, 零售商和整个供应链在经历短期的阵痛之后利润会显著增加. 可知当消费者对价格和质量敏感性较高时, 建立基于区块链技术的信息共享平台对实力较强的制造商是有利的, 对实力较弱的制造商是不利的, 对供应链是长期有利的, 否则, 不建立基于区块链技术的信息共享平台对供应链和实力较弱的制造商是有利的

• 支持隐私保护的自主无人系统分布式智能运维框架

  宁宝玲,李文博,毕强

  自主无人系统的智能运维是提升系统自主性以及安全可靠运行能力的有效手段, 面临分布式运维和隐私保护两个方面的挑战. 现有工作未充分考虑自主无人系统的计算资源受限特点及对量化隐私保护的需求, 无法应对上述挑战. 因此, 本文提出了一种支持隐私保护的自主无人系统分布式智能运维框架, 基于联邦学习、区块链和隐私保护技术, 采用离线学习与在线监测、本地模型与全局模型相结合的方式, 利用基于联邦学习的运维模型训练机制, 基于区块链的运维模型共享机制, 以及基于差分隐私的局部模型共享机制, 有效解决系统面临的资源受限和隐私保护问题, 为系统提供安全可靠的运维环境以及支持多端融合、自主更新的运维能力. 实验结果表明, 所设计的框架可以支持高效智能运维方法的构建, 针对框架所设计的联邦学习和隐私保护方法是有效的.

• 基于模型堆叠的以太坊钓鱼诈骗账户识别方法

  陈伟利,叶明顺,唐明董,郑子彬

  近年来, 钓鱼诈骗已成为区块链平台中不可忽视的欺诈类型, 对用户金融安全构成了重大威胁. 为了解决这一问题, 本文提出了一种基于区块链交易的网络钓鱼账户检测框架, 并以以太坊为例验证了其有效性. 具体而言,该框架通过引入数据样本过滤规则来缓解数据不均衡性以及减少计算量, 采用级联特征抽取方法以提取有效特征,并基于模型堆叠构建集成分类算法建立模型以识别以太坊上的钓鱼诈骗账户. 实验结果表明, 该框架能够有效地识别以太坊上的钓鱼诈骗账户, 具有一定的实际应用价值.

• 数据驱动的区块链框架下的政府部门间信息共享(英文)

  肖炯恩,洪明,丁丽萍

  政府部门间的信息共享对提升政府部门的服务和效率具有重要作用. 目前尚未有有效且安全的方法实现数据驱动的信息共享以满足政府部门动态的信息共享需求. 针对政府部门间信息共享, 本文提出了一种利用区块链和数据挖掘技术实现的数据驱动的框架. 首先, 以区块链为核心设计了整个框架, 以实现对政府信息泄露和滥用的监控和预防,保障信息安全; 然后, 设计了相应的4层次结构, 用以实现提出的框架; 其次, 采用了经典的数据挖掘算法PageRank和Apriori动态设计信息共享的智能合约, 以实现基于政府部门对公共管理和公共服务的实际需求灵活调整信息共享策略的目的; 最后, 给出了解释此框架如何运作的一个案例研究.

• 掩码表征迁移策略下的锂电池变工况健康状态预测

  王一航,陈旭,赵春晖

  锂电池健康状态(SOH)预测可以对电池老化程度进行评估. 由于电池工作状况的差异, 锂电池训练数据(源域)和在线应用数据(目标域)具有不同的分布, 而迁移学习是解决上述问题的有效方法. 然而, 一方面, 传统迁移学习方法需要大量源域数据标签, 而SOH测量困难, 难以提供充足标签; 另一方面, 这些方法无法充分利用已有的专家知识. 基于此, 本文创新性地提出了一种掩码表征迁移策略(MFTS), 实现了源域无标签场景下的变工况锂电池SOH预测. 首先, 设计了一种掩码自监督框架, 其可以在无标签的情况下实现自动特征提取来表征源域数据. 其次, 提出了一种专家知识模块, 引导所提特征逼近专家特征, 从而实现了专家知识的融入. 最后, 提出了一种双学习率的方法对特征提取和SOH预测网络进行同步变速训练, 在迁移源域知识的同时实现了目标域SOH的准确预测. 基于NASA的公开数据集, 所提出的MFTS模型在6组实验上的预测误差均不大于4.08%.

• 基于三阶段优化的大无人机辅助小无人机物流配送方法

  文旭鹏,伍国华,夏扬坤

  无人机包裹配送是近年来获得广泛关注的新配送方式, 相比于基于地面车辆的配送方式, 多无人机配送具有高效率、强时效性和灵活机动等优势. 因此, 本文提出了一种全新的异构多无人机物流配送模式, 即单架大无人机辅助多架小无人机进行的包裹配送. 该配送模式的新特点是: 大无人机携带多架小无人机到配送区域放飞, 多架小无人机分别配送所指派区域的包裹, 每架无人机在一次航行中可配送多个包裹, 多架小无人机同时进行配送. 为了高效的求解这个新配送问题, 文章设计了一种基于分而治之三阶段的迭代优化算法, 第1阶段采用聚类方法对客户点聚类并生成初始解; 第2阶段提出一种改进的变邻域搜索算法优化大无人机路径; 第3阶段使用动态规划方法优化小无人机路径. 这3个阶段不断迭代优化直至满足停止准则. 为了验证所提出算法的有效性, 在大量算例上进行了实验测试, 实验结果展示了所提出算法的求解效率和目标函数值显著优于其他对比算法. 文章所提出的新的异构多无人机配送模式及其求解方法, 为解决现代物流配送的痛点问题提供了一种全新方式与决策依据.

• 电动缸举升伺服机构动力学建模与参数辨识

  万子平,范世珣,马丽莎,陈宁,任广安,范大鹏

  针对电动缸举升伺服机构动力学参数辨识困难的问题, 本文提出了一种限定记忆区间的循环最小二乘辨识法, 用于机构全行程内非线性模型、扰动参数的辨识拟合. 首先, 分析了机构完整模型的非线性参数成因, 并提出了相应的简化模型; 然后, 分析了最小二乘法在平均位姿下的参数近似辨识特性, 并提出了限定记忆区间的循环最小二乘法; 最后, 通过构造输入输出信号和选择辨识伺服环路, 使得辨识过程不会超过机构的行程范围. 实验结果表明: 所提辨识法使得正弦速度和位移响应均方根误差相比最小二乘法分别下降了59.3%和84.2%. 所提辨识法可给电动缸举升伺服机构的高精度动力学建模, 控制器结合观测器的复合控制策略的实现提供参考.

• 一种新型最速控制技术：原理与应用

  石上瑶,李军,刘兆华,刘家豪,陈鹏云

  在实际的控制工程领域中, 传统的比例–积分–微分(PID)控制仍然占主导地位. 一阶惯性滤波器(FOIF)是构建PID结构的基础. 加速型工程最速比例–积分(AEFPI)控制器则是以加速型工程最速跟踪滤波器(AEFTF)为基础构造的, 然而, 对于AEFPI的全面研究和分析还缺乏. 本文提出了FOIF原型的问题, 并通过研究和分析最速跟踪滤波器机理与物理缺陷、工程化重构加速型工程最速滤波器输出跟踪输入特性、频域滤波特性以及所构造的AEFPI控制器的控制性能等方面, 从技术角度揭示了低通滤波器属性对所构造控制器性能具有决定作用. 通过数学计算分析、仿真实验验证以及现有工程实践结合, 说明了这种AEFPI控制器具备显著反馈控制性能.

• 在线数据记录和扰动观测器相结合的柔性机械臂复合学习控制

  钱伟,徐海钦,王霞,许斌

  本文针对多输入多输出的柔性机械臂动力学模型, 提出了一种基于神经网络估计和扰动观测器的复合学习控制策略. 首先, 通过奇异摄动分析将系统解耦为快慢子系统. 然后, 针对慢变刚性子系统的动力学模型, 基于在线数据记录模型构造新型预测误差, 结合跟踪误差设计自适应控制律; 针对快变柔性子系统采用滑模控制抑制弹性振动. 在此基础上, 构建了扰动观测器实时估计复合扰动信号, 并纳入在线数据记录模型作为前馈补偿. 最后, 基于Lyapunov稳定性分析可证系统误差信号一致终值有界, 仿真算例验证了所提策略的有效性和优越性.

• 带有非一致约束和通讯时延的异构网络约束一致性

  莫立坡,张豪哲

  本文主要致力于研究一类具有非一致的凸位置约束、非凸速度约束和非一致的通信时延的异构多智能体网络的约束一致性问题, 其中异构多智能体网络由一阶和二阶智能体构成. 首先, 为每个智能体设计了一个分布式控制算法, 同时, 引入了两类坐标变换, 将带有时延的异构系统转化为带有异构非线性误差和无时延的线性时变系统. 为了处理异构非线性误差, 本文采用了一种几何学技巧, 使组合变量的非线性动态可以被线性动态所控制. 然后, 通过投影算子和非负矩阵的性质, 在一些弱的假设下, 证明了随着时间的演进, 非线性误差能收敛为零, 从而达成系统的受限一致性. 最后, 本文给出两个数值算例验证了结果的正确性.

• 车联网中多主体参与的电动汽车预充电路径规划

  刘东奇,谢金焕,王耀南

  随着电动汽车的发展和普及, 能源网、交通网以及信息网之间的耦合程度不断加深, 以单一路网交通系统为背景的传统路径规划模型已不能适应路电耦合场景中电动汽车充电导航决策的需求. 针对此问题, 本文计及能源侧负荷需求响应和交通侧流量分布限制, 建立了一种基于车–路–站–网系统信息交互的多主体参与的电动汽车预充电路径规划模型; 然后, 在综合评估用户侧出行成本、配电网负荷波动以及聚合商运营利益的基础上, 利用启发式的A*算法对规划区域内的最优充电桩及其预约时段进行求解; 最后, 以随机性和灵活性较大电动私家车为建模对象, 结合长沙市某地区路网验证了该模型在短时间尺度调度中的有效性. 结果表明, 文中所提模型能有效减少用户侧开销, 促进电网的安全稳定运行, 同时能在一定程度上均衡充电桩的区域使用差异, 实现统筹多元主体目标的综合最优路径规划

• 基于多频段多任务编解码模型的心电图基准点联合检测

  李磊,廖桂鑫,蔡瑞涵,李珍妮,吕俊

  基准点检测是心电图(ECG)诊断分析的基础. 但是, ECG具有波形变异性, 且经常受到各种伪迹和噪声的干扰, 使得基准点检测精度受限. 针对该问题, 本文首先构建概率图模型, 分析各频带ECG成分与基准点检测任务之间的推断关系. 然后, 在此概率图模型的启发下提出了一种多频段多任务编解码网络. 该网络先分别对不同频段的ECG成分进行一维卷积变换提取特征. 然后, 通过时域卷积模组学习各频段特征的注意力掩码以抵御噪声. 最后,利用多分支关联结构, 实现多个ECG基准点的联合检测. 在MIT-BIH QT和LUDB数据集上的五重交叉验证实验结果表明: 所提方法能够有效地提高ECG基准点的检测精度, 达到了当前最优的水平.

• 带有非线性边界和扰动输入的波动方程的输出反馈控制

  刘军军,张亚超

  无穷维系统的输出反馈控制是控制理论中重要的研究课题, 相对于线性边界输入而言, 非线性边界条件更多应用于实际的数学模型中, 容易引起各种不同的动力学行为, 如混沌声振动、倍周期分岔、方波等. 本文研究了左端具有非线性位移边界条件, 右端带有总扰动输入的一维波动方程的输出反馈镇定问题. 首先, 利用算子半群理论证明了开环系统的适定性; 其次, 由于内部非线性项和外部扰动的存在, 通过构造无穷维扰动估计器, 证明了该估计器能够实时在线估计总扰动; 紧接着, 借助于原系统的量测输出信号设计状态观测器, 构造输出反馈控制器并得到了闭环系统; 最后, 证明了该闭环系统的适定性和渐近稳定性.

• 基于输出反馈逆强化Q学习的线性二次型最优控制方法

  刘文,范家璐,薛文倩

  本文针对模型参数未知且状态不可测的线性离散系统的线性二次型最优控制问题, 提出了一种数据驱动的基于输出反馈逆强化Q学习的最优控制方法, 利用系统的输入输出数据同时确定合适的二次型性能指标权重和最优控制律, 使得系统运行轨迹与参考轨迹一致. 本文首先提出一个参数矫正方程并与逆最优控制相结合得到一种基于模型的逆强化学习最优控制框架, 实现输出反馈控制律参数和性能指标加权项的矫正. 在此基础上, 本文引入强化Q学习思想提出了数据驱动的输出反馈逆强化Q学习最优控制方法, 无需知道系统模型参数, 仅利用历史输入输出数据对输出反馈控制律参数和性能指标加权项进行求解. 理论分析与仿真实验验证了所提方法的有效性

• 参数不确定连续系统的预见重复控制器设计

  李丽,廖永龙,孟晓华

  针对一类参数不确定连续时间系统, 本文提出一种具有预见补偿的重复控制器. 首先, 引入重复控制器, 采用预见控制理论中误差系统的方法, 构造出包含未来目标值信号信息的扩大误差系统, 将原系统的预见重复控制问题转化为扩大误差系统的反馈控制问题; 然后, 针对扩大误差系统, 利用Lyaounov方法和线性矩阵不等式技巧给出闭环系统渐近稳定的条件. 并基于此, 设计预见重复控制器. 最后, 数值仿真表明本文结果的有效性

• 随机乘性噪声约束下多输出离散系统均方可检测性

  邬依林,沈志萍,张瑾

  本文主要讨论乘性噪声约束下, 多输出离散系统均方可检测问题. 假定子信道容量是先验固定的, 不能任意分配. 首先, 利用乘性噪声对通信信道进行建模, 基于编码/观测器协同设计思想, 建立系统均方可检测动态方程.其次, 根据控制不等式性质和能控性分解技术, 给出网络化系统可检测的充分条件. 再次, 基于循环分解技术, 系统最优补灵敏度以及控制不等式理论等, 求得网络化系统可检测的必要条件. 所给出的充分和必要条件可用开环系统拓扑熵与子信道信道容量以控制不等式形式表示. 最后, 数值算例及仿真验证结论的合理性.

• 一类不确定级联链式非完整系统的自适应镇定控制

  于江波,赵彦,田洁

  本文研究一类带有未建模动态及未知参数的级联链式非完整系统的自适应输出反馈镇定问题. 通过构造动态增益观测器与自适应估计器, 借助反步递推方法提出了一种新的自适应输出反馈镇定控制方案. 本文应用切换控制策略克服了非完整系统不能够通过连续反馈实现镇定控制的困难. 文中设计的控制律保证了闭环系统在原点渐近镇定且状态渐近收敛于零. 仿真结果验证了算法的有效性.

• 关于自抗扰控制的稳定性分析

  黄一

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